Las aplicaciones monolíticas tradicionales se crean como una sola unidad unificada. Todos los componentes están estrechamente relacionados y comparten recursos y datos. Esto puede dificultar la ampliación, el despliegue y el mantenimiento de la aplicación, sobre todo a medida que aumenta su complejidad. Por el contrario, la arquitectura de microservicios descompone una aplicación en un conjunto de servicios pequeños e independientes. Cada microservicio es independiente, con su propio código, datos y dependencias. Este enfoque ofrece varias ventajas potenciales:

• Mejora de la escalabilidad: los microservicios se pueden escalar de forma independiente en función de sus necesidades específicas.
• Resiliencia mejorada: si una microservicio falla, no necesariamente afecta a toda la aplicación.
• Optimización de los costes de la nube: los microservicios tradicionales pueden introducir complejidad en la infraestructura y costes ocultos. Las empresas suelen adoptar una estrategia de FinOps junto con los microservicios para obtener visibilidad de su gasto en la nube y asegurarse de que los servicios individuales se escalan de forma eficiente sin superar los presupuestos.

• Comercio electrónico: las plataformas usan microservicios para gestionar catálogos de productos, carritos de la compra y procesamiento de pedidos de forma independiente.
• Servicios de streaming: los microservicios se encargan de la codificación de vídeo, la entrega de contenido y los motores de recomendaciones para dar servicio a millones de usuarios simultáneamente.
• Servicios financieros: las instituciones financieras utilizan los microservicios para detectar fraudes y procesar pagos, lo que les permite responder rápidamente a los cambios del mercado y a los requisitos de seguridad.

Para gestionar la complejidad y optimizar el rendimiento de los sistemas distribuidos, los arquitectos de hoy en día se basan en varios patrones de diseño básicos.

La observabilidad es fundamental para los microservicios, ya que hacer un seguimiento de una sola solicitud en docenas de servicios independientes es complejo. Los equipos modernos usan una combinación de métricas, registros y rastreos para conocer el estado de los sistemas. Las herramientas basadas en IA, como Gemini Cloud Assist, pueden mejorar aún más la observabilidad al identificar automáticamente las anomalías y ofrecer soluciones de problemas contextuales para las aplicaciones distribuidas.

En un entorno de microservicios distribuidos, los fallos de red pueden provocar que se reintenten las solicitudes. La idempotencia es un principio de diseño fundamental: garantiza que una operación, aunque se ejecute varias veces, producirá el mismo resultado que la primera vez que se ejecutó. Esto es esencial para mantener la coherencia de los datos en el procesamiento de pagos, la gestión de pedidos y los sistemas basados en eventos.

Las arquitecturas modernas cada vez más favorecen la comunicación asíncrona mediante eventos. En la EDA, un servicio publica un evento (un cambio de estado) en un agente de mensajes, y otros servicios se suscriben a esos eventos. Esto favorece un acoplamiento más flexible y un aislamiento de errores mejorado.